Python 中 DB 绑定服务器的 TNonblockingServer、TThreadPoolServer 的性能
我正在用 Python 制作一个内部 API（请原谅我的用语），它只需要简单的计算就可以在 MySQL 和 Solr（数据库）之上提供一个层。从头开始生成的 Python 程序会等待 Solr 80 毫秒，而其本身所花费的时间可以忽略不计。
我担心Python的线程支持不完整。那么哪些现代 Thrift 服务器可以实现高性能请求处理呢？
在 Python 中，我可以在 Apache 工作线程下创建一个 WSGI 应用程序：
- 池化数据库连接对象等资源
- 以最少的进程实现高性能
- 优雅地删除请求
- （相对） 优雅地重新加载
- 保持活动机制（如果崩溃则重新启动应用程序）
I am making an internal API in Python (pardon my terms) that provides a layer over MySQL and Solr (databases) with only simple computing. A Python program that spawns from scratch waits 80ms for Solr, while taking negligible time by itself.
I am worried about the incomplete threading support of Python. So which of the modern Thrift servers allows high-performance request handling?
In Python, I could make a WSGI app under Apache workers that:
- pooling resources such as DB connection objects
- high performance with minimum processes
- graceful dropping of requests
- (relatively) graceful code reloading
- a keep-alive mechanism (restart the application if it crashes)
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评论（1）
显然 TProcessPoolServer 是一个很好的服务器，它可以分叉不同的进程，避免线程问题。
Apparently TProcessPoolServer is a good server and forks different processes, avoiding threading issues.